Type 2 diabetes associates with increased risk of mortality, but how kidney disease contributes to this mortality risk among individuals with type 2 diabetes is not completely understood. Here, we examined 10-year cumulative mortality by diabetes and kidney disease status for 15,046 participants in the Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) by linking baseline data from NHANES III with the National Death Index. Kidney disease, defined as urinary albumin/creatinine ratio ≥30 mg/g and/or estimated GFR ≤60 ml/min per 1.73 m2, was present in 9.4% and 42.3% of individuals without and with type 2 diabetes, respectively. Among people without diabetes or kidney disease (reference group), 10-year cumulative all-cause mortality was 7.7% (95% confidence interval [95% CI], 7.0%–8.3%), standardized to population age, sex, and race. Among individuals with diabetes but without kidney disease, standardized mortality was 11.5% (95% CI, 7.9%–15.2%), representing an absolute risk difference with the reference group of 3.9% (95% CI, 0.1%–7.7%), adjusted for demographics, and 3.4% (95% CI, −0.3% to 7.0%) when further adjusted for smoking, BP, and cholesterol. Among individuals with both diabetes and kidney disease, standardized mortality was 31.1% (95% CI, 24.7%–37.5%), representing an absolute risk difference with the reference group of 23.4% (95% CI, 17.0%–29.9%), adjusted for demographics, and 23.4% (95% CI, 17.2%–29.6%) when further adjusted. We observed similar patterns for cardiovascular and noncardiovascular mortality. In conclusion, those with kidney disease predominantly account for the increased mortality observed in type 2 diabetes.

Importance

 Diabetic kidney disease is the leading cause of chronic and end-stage kidney disease in the United States and worldwide. Changes in demographics and treatments may affect the prevalence and clinical manifestations of diabetic kidney disease. 

Objective

 To characterize the clinical manifestations of kidney disease among US adults with diabetes over time. 

Design, Setting, and Participants

 Serial cross-sectional studies of adults aged 20 years or older with diabetes mellitus participating in National Health and Nutrition Examination Surveys from 1988 through 2014. 

Exposures

 Diabetes was defined as hemoglobin A_1cgreater than 6.5% or use of glucose-lowering medications. 

Main Outcomes and Measures

 Albuminuria (urine albumin-to-creatinine ratio ≥30 mg/g), macroalbuminuria (urine albumin-to-creatinine ratio ≥300 mg/g), reduced estimated glomerular filtration rate (eGFR <60 mL/min/1.73 m²), and severely reduced eGFR (<30 mL/min/1.73 m²), incorporating data on biological variability to estimate the prevalence of persistent abnormalities. 

Results

 There were 6251 adults with diabetes included (1431 from 1988-1994, 1443 from 1999-2004, 1280 from 2005-2008, and 2097 from 2009-2014). The prevalence of any diabetic kidney disease, defined as persistent albuminuria, persistent reduced eGFR, or both, did not significantly change over time from 28.4% (95% CI, 23.8%-32.9%) in 1988-1994 to 26.2% (95% CI, 22.6%-29.9%) in 2009-2014 (prevalence ratio, 0.95 [95% CI, 0.86-1.06] adjusting for age, sex, and race/ethnicity;P = .39 for trend). However, the prevalence of albuminuria decreased progressively over time from 20.8% (95% CI, 16.3%-25.3%) in 1988-1994 to 15.9% (95% CI, 12.7%-19.0%) in 2009-2014 (adjusted prevalence ratio, 0.76 [95% CI, 0.65-0.89];P < .001 for trend). In contrast, the prevalence of reduced eGFR increased from 9.2% (95% CI, 6.2%-12.2%) in 1988-1994 to 14.1% (95% CI, 11.3%-17.0%) in 2009-2014 (adjusted prevalence ratio, 1.61 [95% CI, 1.33-1.95] comparing 2009-2014 with 1988-1994;P < .001 for trend), with a similar pattern for severely reduced eGFR (adjusted prevalence ratio, 2.86 [95% CI, 1.38-5.91];P = .004 for trend). Significant heterogeneity in the temporal trend for albuminuria was noted by age (P = .049 for interaction) and race/ethnicity (P = .007 for interaction), with a decreasing prevalence of albuminuria observed only among adults younger than 65 years and non-Hispanic whites, whereas the prevalence of reduced GFR increased without significant differences by age or race/ethnicity. In 2009-2014, approximately 8.2 million adults with diabetes (95% CI, 6.5-9.9 million adults) had albuminuria, reduced eGFR, or both. 

Conclusions and Relevance

 Among US adults with diabetes from 1988 to 2014, the overall prevalence of diabetic kidney disease did not change significantly, whereas the prevalence of albuminuria declined and the prevalence of reduced eGFR increased.

What to expect after a year in space Space is the final frontier for understanding how extreme environments affect human physiology. Following twin astronauts, one of which spent a year-long mission on the International Space Station, Garrett-Bakelman et al. examined molecular and physiological traits that may be affected by time in space (see the Perspective by Löbrich and Jeggo). Sequencing the components of whole blood revealed that the length of telomeres, which is important to maintain in dividing cells and may be related to human aging, changed substantially during space flight and again upon return to Earth. Coupled with changes in DNA methylation in immune cells and cardiovascular and cognitive effects, this study provides a basis to assess the hazards of long-term space habitation. Science , this issue p. eaau8650 ; see also p. 127

Higher serum urate levels are associated with an increased risk of diabetic kidney disease. Lowering of the serum urate level with allopurinol may slow the decrease in the glomerular filtration rate (GFR) in persons with type 1 diabetes and early-to-moderate diabetic kidney disease.In a double-blind trial, we randomly assigned participants with type 1 diabetes, a serum urate level of at least 4.5 mg per deciliter, an estimated GFR of 40.0 to 99.9 ml per minute per 1.73 m2 of body-surface area, and evidence of diabetic kidney disease to receive allopurinol or placebo. The primary outcome was the baseline-adjusted GFR, as measured with iohexol, after 3 years plus a 2-month washout period. Secondary outcomes included the decrease in the iohexol-based GFR per year and the urinary albumin excretion rate after washout. Safety was also assessed.A total of 267 patients were assigned to receive allopurinol and 263 to receive placebo. The mean age was 51.1 years, the mean duration of diabetes 34.6 years, and the mean glycated hemoglobin level 8.2%. The mean baseline iohexol-based GFR was 68.7 ml per minute per 1.73 m2 in the allopurinol group and 67.3 ml per minute per 1.73 m2 in the placebo group. During the intervention period, the mean serum urate level decreased from 6.1 to 3.9 mg per deciliter with allopurinol and remained at 6.1 mg per deciliter with placebo. After washout, the between-group difference in the mean iohexol-based GFR was 0.001 ml per minute per 1.73 m2 (95% confidence interval [CI], -1.9 to 1.9; P = 0.99). The mean decrease in the iohexol-based GFR was -3.0 ml per minute per 1.73 m2 per year with allopurinol and -2.5 ml per minute per 1.73 m2 per year with placebo (between-group difference, -0.6 ml per minute per 1.73 m2 per year; 95% CI, -1.5 to 0.4). The mean urinary albumin excretion rate after washout was 40% (95% CI, 0 to 80) higher with allopurinol than with placebo. The frequency of serious adverse events was similar in the two groups.We found no evidence of clinically meaningful benefits of serum urate reduction with allopurinol on kidney outcomes among patients with type 1 diabetes and early-to-moderate diabetic kidney disease. (Funded by the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases and others; PERL ClinicalTrials.gov number, NCT02017171.).

ABSTRACT Aims/Hypothesis Diabetic kidney disease (DKD) remains a significant cause of morbidity and mortality in people with diabetes. Though animal models have taught us much about the molecular mechanisms of DKD, translating these findings to human disease requires greater knowledge of the molecular changes caused by diabetes in human kidneys. Establishing this knowledge base requires building carefully curated, reliable, and complete repositories of human kidney tissue, as well as tissue proteomics platforms capable of simultaneous, spatially resolved examination of multiple proteins. Methods We used the multiplexed immunofluorescence platform CO-Detection by indexing (CODEX) to image and analyze the expression of 21 proteins in 23 tissue sections from 12 individuals with diabetes and healthy kidneys (DM, 5 individuals), DKD classes IIA, and IIB (2 individuals per class), IIA-B intermediate (2 individuals), and III (one individual). Results Analysis of the 21-plex immunofluorescence images revealed 18 cellular clusters, corresponding to 10 known kidney compartments and cell types, including proximal tubules, distal nephron, podocytes, glomerular endothelial and peritubular capillaries, blood vessels, including endothelial cells and vascular smooth muscle cells, macrophages, cells of the myeloid lineage, broad CD45+ inflammatory cells and the basement membrane. DKD progression was associated with co-localized increase in collagen IV deposition and infiltration of inflammatory cells, as well as loss of native proteins of each nephron segment at variable rates. Compartment-specific cellular changes corroborated this general theme, with compartment-specific variations. Cell type frequency and cell-to-cell adjacency highlighted (statistically) significant increase in inflammatory cells and their adjacency to tubular and αSMA+ cells in DKD kidneys. Finally, DKD progression was marked by substantial regional variability within single tissue sections, as well as variability across patients within the same DKD class. The sizable intra-personal variability in DKD severity impacts pathologic classifications, and the attendant clinical decisions, which are usually based on small tissue biopsies. Conclusions/Interpretations High-plex immunofluorescence images revealed changes in protein expression corresponding to differences in cellular phenotypic composition and microenvironment structure with DKD progression. This initial dataset demonstrates the combined power of curated human kidney tissues, multiplexed immunofluorescence and powerful analysis tools in revealing pathophysiology of human DKD.

To our knowledge, calibration curves or other validations for thousands of SomaScan aptamers are not publicly available. Moreover, the abundance of urine proteins obtained from these assays is not routinely validated with orthogonal methods (OMs). We report an in-depth comparison of SomaScan readout for 23 proteins in urine samples from patients with diabetic kidney disease (n = 118) vs OMs, including liquid chromatography-targeted mass spectrometry (LC-MS), ELISA, and nephelometry. Pearson correlation between urine abundance of the 23 proteins from SomaScan 3.2 vs OMs ranged from −0.58 to 0.86, with a median (interquartile ratio, [IQR]) of 0.49 (0.18, 0.53). In multivariable linear regression, the SomaScan readout for 6 of the 23 examined proteins (26%) was most strongly associated with the OM-derived abundance of the same (target) protein. For 3 of 23 (13%), the SomaScan and OM-derived abundance of each protein were significantly associated, but the SomaScan readout was more strongly associated with OM-derived abundance of one or more "off-target" proteins. For the remaining 14 proteins (61%), the SomaScan readouts were not significantly associated with the OM-derived abundance of the targeted proteins. In 6 of the latest group, the SomaScan readout was not associated with urine abundance of any of the 23 quantified proteins. To sum, over half of the SomaScan results could not be confirmed by independent orthogonal methods.

Abstract Spatial transcriptomic and proteomic measurements enable high-dimensional characterization of tissues. However, understanding organizations of cells at different spatial scales and extracting tissue structures of interest remain challenging tasks that require extensive human annotations. To address this need for consistent identification of tissue structures, in this work, we present a novel annotation method Spatial Cellular Graph Partitioning (SCGP) that allows unsupervised identification of tissue structures that reflect the anatomical and functional units of human tissues. We further present a reference-query extension pipeline SCGP-Extension that enables the generalization of existing reference tissue structures to previously unseen samples. Our experiments demonstrate reliable and robust partitionings of both spatial transcriptomics and proteomics datasets encompassing different tissue types and profiling techniques. Downstream analysis on SCGP-identified tissue structures reveals disease-relevant insights regarding diabetic kidney disease and skin disorder, underscoring its potential in facilitating spatial analysis and driving new discoveries.